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对信息不对称而言，解决方案也就清楚了：通过商务手段，比如合约、绩效考核解决关系 问题，即供应链伙伴之间不愿共享信息的问题；通过技术手段，比如 IT 信息系统，解决连接问题，即在愿意共享信息的情况下，如何能更容易、更有效地共享信息。这些都有助 于降低不确定因素，从而降低为应对不确定因素而设立的安全库存。

    再说执行不力造成的不确定性。比如供应商的交期是 4 周，有时候都 5 周了货还没到，

    这就是供应端的执行不力，增加了供应的不确定性，供应链的自然反应就是增加安全库存。当然，供应商的执行不力很可能是采购方执行力不到位的结果，比如采购方生产排程多变， 给供应商催货加急，全面扰乱供应商的生产计划，供应商疲于奔命，救火成常态，摁下葫 芦起了瓢。我经历过一个公司，十几亿美元的大公司，系统里的采购前置期根本不可信， 就是因为采购方习惯性地处于救火状态，导致供应商习惯性地救火，一切都变得更不可靠， 系统地增加了供应的不确定性。

    应对执行不力的方案，其实与缩短周转周期的措施一致：周转周期越短，不确定因素就越 少；能有效缩短周转周期的措施也会减少不确定因素。比如就供应商来说，供应商越能稳 定地缩短周转周期，它们也就越能有效地降低供应端的不确定性。比如前面的案例里，硅 谷的一个制造商导入“6 周计划”来缩短采购前置期的同时，全面改善供应商的按时交货率， 从原来的百分之七十几提升到 95% ，再到 96% 、97% ，提高供应端的可预见性，降低了 供应端的不确定性，很好地解决了供应商交期不稳、按时交货率不高带来的库存水位过高 等一系列问题。

    信息不对称和执行不力会带来不确定因素，需求变动也是不确定性因素的重要部分，是安 全库存的驱动器。市场需求本身就充满不确定性，这里不予细讲。这里想说的是，老总的 降库存运动不但不能有效降低库存，而且人为地扭曲了需求，为供应链注入更多的需求变 动因素，结果适得其反，导致更多的安全库存。

    比如有个上市公司每到季度末就开始“” ，手头的货尽量发给客户，缺的货暂时不补， 采购也不让供应商送货来，这样公司的总库存低，财务报表更好看。一过季末，补货渠 道统统打开，库存就如洪水般涌进来，还是不够弥补人为造成的短缺，系统就给供应商频 频下达催货指令，于是供应商就加班加点来生产，供应商的供应商也开始连轴转。一关一 开，使供应链的需求信息人为扭曲：关时需求大减，开时需求大增。扭曲了的需求沿着供

    应链传递，起起伏伏，层层放大，形成典型的“牛鞭效应” 。为应对需求起伏带来的不确定 性，整个供应链要么储备额外产能，要么增加安全库存。在人员、设备产能既定的情况下， 增加安全库存就成为首要选择。在一个动辄四五级的供应链里，这种人为因素造成的安全 库存叠加在一起，数量就相当可观了。一旦需求变了，或者设计变更，呆滞库存就是麻烦， 结果“账面上是赚了，但都赚进了库存” ，很形象地说明了这个问题。

    可以说，治标不治本的库存控制措施不如不为。有时候，无为而治并不是坏事。在有些公 司，员工忙如蚂蚁，从早到晚，周末都在加班，其实大都在做无用功，甚至起副作用。治 标就是管理噪音，管理噪音恰恰是给系统注入更多的噪音，导致系统更加不稳定；更加不 稳定的系统则需要更多的人为干涉，更多的人为干涉则导致系统更加不稳定，需要更多的 库存来应对。这就形成恶性循环。在企业管理上，把噪音与模式 (pattern) 区分出来需 要能力。噪音是标，能由系统自己纠正；模式是本，必须通过改进系统和流程解决。不触 及系统和流程，你注定是在管理噪音。
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